Keepalived负载异常问题分析与解决方案
问题现象
在CentOS 7.9虚拟机上运行的Keepalived服务(v1.3.5)出现了周期性负载高峰现象。监控数据显示,系统负载平均每14-18小时会突然升高,持续时间约20-30分钟。值得注意的是,这种负载高峰与CPU、内存和磁盘使用率等资源指标并无明显关联。
环境配置
系统环境为CentOS 7.9 x86_64,运行在VMware虚拟化平台上。Keepalived配置中包含VRRP实例和健康检查脚本,主要功能包括:
- 服务状态检查脚本(/etc/keepalived/keepalived_check_heplify.sh)
- 状态变更通知脚本
- 单播通信配置
- 虚拟IP地址管理
问题排查过程
-
初步分析:当停止Keepalived服务后,负载高峰现象消失,表明问题与Keepalived直接相关。
-
版本升级测试:从v1.3.5升级到v2.2.1后问题依旧存在,排除了版本特定缺陷的可能性。
-
资源监控:使用top/htop/atop等工具监控系统资源,发现负载高峰期间并无明显资源瓶颈。
-
脚本影响分析:
- 检查脚本每5秒执行一次,包含服务状态检查和文件存在性验证
- 脚本中会触发Keepalived数据转储(keepalived.data和keepalived.stats)
- 禁用数据转储后,问题出现频率降低但未完全解决
-
深入诊断:通过长期监控脚本发现:
- Keepalived进程CPU使用率稳定
- 高负载期间存在较高的I/O等待比例
- 内存使用和交换空间情况正常
根本原因
经过多次测试和分析,确定问题的根本原因在于:
-
频繁的数据转储操作:健康检查脚本中每5秒触发一次keepalived.data和keepalived.stats文件生成,这些I/O操作在某些情况下会阻塞。
-
系统维护任务干扰:CentOS 7的systemd-tmpfiles服务会定期清理/tmp目录,可能与Keepalived的数据文件操作产生冲突。
-
脚本执行机制:外部检查脚本的执行方式与Keepalived内部机制存在潜在的不协调。
解决方案
最终通过以下措施彻底解决了问题:
-
升级Keepalived版本:使用v2.3.1版本,利用其内置的track_process和track_file功能替代外部检查脚本。
-
优化监控方式:
- 移除频繁的数据转储操作
- 将必要的监控改为5分钟间隔
- 仅保留真正需要的监控数据项
-
配置调整:充分利用新版本的内置功能,减少外部脚本依赖。
经验总结
-
对于关键服务的基础设施组件,应优先使用其内置功能而非外部脚本实现监控逻辑。
-
高频的I/O操作(即使是轻量级的)在长期运行中可能产生累积效应,导致系统负载异常。
-
系统维护任务(如临时文件清理)可能与应用程序的文件操作产生不可预见的交互影响。
-
负载指标异常不一定对应明显的资源使用高峰,需要综合考虑各种系统因素。
通过这次问题排查,我们不仅解决了具体的负载异常问题,更重要的是建立了对Keepalived运行机制和系统交互更深入的理解,为今后类似问题的诊断提供了宝贵经验。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0300- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









